行为预估与 LTR 目标选型

定义

行为预估以各类用户反馈为预测对象，LTR（Learning to Rank）以候选之间的排序关系或列表顺序为学习对象。

核心判断

精排行为预估学习可解释的点击、时长和互动概率，LTR 直接学习综合排序偏好；二者互补，不应把排序损失提升误作各目标预估准确。

工程检查

固定候选与流量，分别验收概率校准、请求内排序、分群表现及下游融合收益；检查 LTR 标签与行为反馈的时间窗和口径。

本书依据

《第六章-精排模块.pdf》，PDF 第 2–3 页（6.2 精排模型与 LTR 模型）。

扩展说明

上线需要决定哪些预测结果进入可解释的业务公式、哪些排序信号作补充，并限制服务成本。